基于深度学习差值分析的高分影像建筑物变化检测

• 作者: 刘星雨 王建 朱恰 马紫雯 周再文 高贤君
• 来源期刊: 北京测绘
• 关键词: 遥感 高分辨率遥感图像 建筑物变化检测 图像差值法 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 583-589
• 页数: 7页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2021.05.004

摘要

高分辨率遥感影像的建筑物变化检测在灾害评估、城市管理等方面应用广泛.为提高建筑物变化检测精度,提出一种对不同时相的图像分别进行建筑物提取,再利用差值法进行变化检测提取建筑物变化结果的方法.首先利用基于分类验证原理对高分辨率遥感影像进行建筑物提取与优化,进一步将两幅不同时相的建筑物提取结果转化为两幅二值图像,在此基础上使用图像差值法得出图像变化的部分,最后对初步结果进行腐蚀膨胀等后处理,得到最终的变化结果.实验表明,该方法相对于直接利用原始影像进行变化检测,能够有效对变化建筑物进行检测并提高检测的精度.